اکسپرس 24
کتاب پاکسازی داده‌های نامرتب در محیط Snowflake

کتاب پاکسازی داده‌های نامرتب در محیط Snowflake

تگ‌ها: اسنوفلیک انبار داده پاکسازی داده تحلیل داده تمیز کردن داده داده سازی داده کاوی داده نامرتب علم داده مدیریت داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پاکسازی داده‌های نامرتب در محیط Snowflake

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و تحلیل داده

موضوع میانی: مدیریت و پاکسازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پاکسازی داده در Snowflake
  • 2. مقدمه‌ای بر داده‌های نامرتب
  • 3. شناسایی انواع داده‌های نامرتب
  • 4. اهمیت پاکسازی داده برای تحلیل
  • 5. معرفی ابزارهای پاکسازی داده در Snowflake
  • 6. ساختار Snowflake برای مدیریت داده
  • 7. استفاده از SQL برای پاکسازی داده
  • 8. تکنیک‌های شناسایی مقادیر گمشده
  • 9. مدیریت مقادیر گمشده با جایگزینی
  • 10. حذف رکوردهای تکراری
  • 11. استانداردسازی فرمت داده‌ها
  • 12. پاکسازی داده‌های متنی
  • 13. تکنیک‌های نرمال‌سازی متن
  • 14. رسیدگی به داده‌های نادرست
  • 15. شناسایی و تصحیح داده‌های خارج از محدوده
  • 16. اعتبارسنجی داده‌ها در Snowflake
  • 17. استفاده از قوانین اعتبارسنجی
  • 18. پاکسازی داده‌های تاریخ و زمان
  • 19. استانداردسازی فرمت تاریخ و زمان
  • 20. مدیریت داده‌های مکانی
  • 21. پاکسازی داده‌های جغرافیایی
  • 22. استفاده از توابع رشته‌ای Snowflake
  • 23. توابع عددی Snowflake
  • 24. توابع تاریخ و زمان Snowflake
  • 25. توابع ساختاریافته Snowflake
  • 26. پاکسازی داده‌های JSON
  • 27. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 28. استفاده از VIEW ها برای پاکسازی
  • 29. ایجاد جداول موقت برای پاکسازی
  • 30. مدیریت خطا در فرآیند پاکسازی
  • 31. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده
  • 32. اهمیت کیفیت داده در هوش تجاری
  • 33. پاکسازی داده برای گزارش‌گیری
  • 34. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های حجیم
  • 35. بهینه‌سازی کوئری‌های پاکسازی
  • 36. استفاده از Streams برای ردیابی تغییرات
  • 37. استفاده از Tasks برای اتوماسیون پاکسازی
  • 38. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
  • 39. حفظ یکپارچگی داده‌ها
  • 40. پاکسازی داده‌های چندزبانه
  • 41. مدیریت کاراکترهای خاص
  • 42. پاکسازی داده‌های مربوط به ارزهای رایج
  • 43. استانداردسازی واحدهای پولی
  • 44. پاکسازی داده‌های مربوط به اندازه‌گیری
  • 45. تبدیل واحدهای اندازه‌گیری
  • 46. مدیریت داده‌های مربوط به کد پستی
  • 47. اعتبارسنجی کدهای پستی
  • 48. پاکسازی داده‌های مربوط به شماره تلفن
  • 49. استانداردسازی شماره تلفن
  • 50. پاکسازی داده‌های مربوط به آدرس ایمیل
  • 51. اعتبارسنجی آدرس ایمیل
  • 52. پاکسازی داده‌های مربوط به نام و نام خانوادگی
  • 53. استانداردسازی نام‌ها
  • 54. پاکسازی داده‌های مربوط به سن و جنسیت
  • 55. اعتبارسنجی سن و جنسیت
  • 56. پاکسازی داده‌های مربوط به شغل
  • 57. استانداردسازی مشاغل
  • 58. پاکسازی داده‌های مربوط به تحصیلات
  • 59. استانداردسازی مدارک تحصیلی
  • 60. پاکسازی داده‌های مربوط به وضعیت تأهل
  • 61. استانداردسازی وضعیت تأهل
  • 62. پاکسازی داده‌های مربوط به تعداد فرزندان
  • 63. اعتبارسنجی تعداد فرزندان
  • 64. پاکسازی داده‌های مربوط به درآمد
  • 65. استانداردسازی ارقام درآمد
  • 66. پاکسازی داده‌های مربوط به دارایی‌ها
  • 67. استانداردسازی مقادیر دارایی
  • 68. پاکسازی داده‌های مربوط به بدهی‌ها
  • 69. استانداردسازی مقادیر بدهی
  • 70. پاکسازی داده‌های مربوط به سرمایه‌گذاری
  • 71. استانداردسازی اطلاعات سرمایه‌گذاری
  • 72. پاکسازی داده‌های مربوط به بیمه
  • 73. استانداردسازی اطلاعات بیمه
  • 74. پاکسازی داده‌های مربوط به وام‌ها
  • 75. استانداردسازی اطلاعات وام
  • 76. پاکسازی داده‌های مربوط به سوابق خرید
  • 77. استانداردسازی سوابق خرید
  • 78. پاکسازی داده‌های مربوط به سوابق بازدید
  • 79. استانداردسازی سوابق بازدید
  • 80. پاکسازی داده‌های مربوط به نظرات کاربران
  • 81. استانداردسازی نظرات کاربران
  • 82. پاکسازی داده‌های مربوط به امتیازات
  • 83. استانداردسازی امتیازات
  • 84. پاکسازی داده‌های مربوط به رتبه‌بندی‌ها
  • 85. استانداردسازی رتبه‌بندی‌ها
  • 86. پاکسازی داده‌های مربوط به دسته‌بندی‌ها
  • 87. استانداردسازی دسته‌بندی‌ها
  • 88. پاکسازی داده‌های مربوط به برچسب‌ها
  • 89. استانداردسازی برچسب‌ها
  • 90. پاکسازی داده‌های مربوط به کلیدواژه‌ها
  • 91. استانداردسازی کلیدواژه‌ها
  • 92. پاکسازی داده‌های مربوط به توصیفات
  • 93. استانداردسازی توصیفات
  • 94. پاکسازی داده‌های مربوط به ویژگی‌ها
  • 95. استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 96. پاکسازی داده‌های مربوط به مشخصات فنی
  • 97. استانداردسازی مشخصات فنی
  • 98. پاکسازی داده‌های مربوط به شناسه محصول
  • 99. استانداردسازی شناسه‌های محصول
  • 100. پاکسازی داده‌های مربوط به شناسه مشتری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.